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Comptage des chevauchements de tampons dans QGIS


Pour ma thèse, je modélise l'identification des zones de loisirs. Par conséquent, il y a eu une enquête où les gens ont été invités à spécifier où ils recréent. Ils devaient indiquer cet endroit sur une carte et donner un rayon. Maintenant, je dois analyser les zones les plus visitées, puis utiliser les données pour donner une note pondérée en fonction de la distance parcourue.

J'utilise donc QGIS pour tamponner les points de données en utilisant le rayon donné. Maintenant, je veux calculer pour chaque point du pays combien de fois il a été visité.

Avez-vous des idées sur la façon de faire cela dans QGIS?


Vous pouvez utiliser l'outil Intersection (Vecteur > Outils de géotraitement > Intersection) sur les zones tampons, puis pour trouver le nombre d'intersections, ce serait simplement le nombre total d'attributs - le nombre de points.


Voici un article de blog de Paul Ramsey sur le fait de faire cela dans PostGIS, peut-être une entreprise digne :

http://boundlessgeo.com/2014/10/postgis-training-creating-overlays/

Résumé avec cette note :

Maintenant, nous avons une seule couverture de la zone, où chaque polygone sait à quel point le chevauchement y a contribué. Ironiquement, lorsqu'il est visualisé en utilisant le nombre de couvertures en tant que variable dans la palette de couleurs, il ressemble beaucoup à l'image d'origine, qui a été créée avec un simple effet de transparence. Pourtant, le point ici est que nous avons créé de nouvelles données, dans l'attribut count de la nouvelle couche de polygones.


Les rats sauvages comme détectives urbains pour les sources latentes de contamination à l'amiante

Des rats sauvages ont été utilisés comme sentinelles des sources latentes de contamination par l'amiante.

La mesure de la charge pulmonaire en fibres d'amiante a été réalisée par SEM-EDS.

Différentes espèces de fibres d'amiante ont été trouvées dans les poumons de rats vivant dans une ville italienne.

La concentration de fibres était spatialement associée aux points de capture des rats.

Sur la base du domaine vital des rats, nous suggérons un point chaud de sources latentes d'amiante.


Association d'habitats de reproduction spécifiques à des espèces d'oiseaux des terres agricoles en déclin dans les environnements urbains : implications pour la conservation

Les établissements humains représentent des habitats importants toute l'année pour de nombreux oiseaux des terres agricoles en déclin. Cependant, une connaissance détaillée des associations d'habitats spécifiques aux espèces est cruciale pour une conservation efficace des espèces individuelles. Dans cette étude, nous avons examiné l'effet des facteurs environnementaux sur l'occurrence, la densité de population et les associations d'habitats de trois espèces d'oiseaux granivores sédentaires des terres agricoles (moineau domestique Passer domesticus, moineau friquet Passer montanus, et colombe à collier eurasien Streptopelia decaocto) au cours de la saison de reproduction en milieu urbain et a comparé les résultats avec une étude publiée précédemment réalisée en hiver. Pour atteindre nos objectifs, nous avons utilisé un ensemble de données complet d'un programme de surveillance à l'échelle nationale axé sur les espèces étudiées en République tchèque couvrant la période 2010-2016 et comprenant un total de 162 établissements humains (330,3 km de longueur de transect). Le moineau domestique était l'espèce la plus nombreuse et la plus commune enregistrée sur les transects étudiés, suivi du moineau friquet et de la tourterelle à collier. La densité de population de moineaux domestiques et de tourterelles à collier était positivement corrélée avec la proportion de fermes, et la densité de population de moineaux friquets était positivement corrélée avec la proportion de prairies. La présence de moineaux domestiques et de tourterelles à collier augmentait avec une proportion plus élevée de bâtiments et de petites fermes, tandis que la présence de moineaux friquets augmentait avec une proportion plus élevée de petites fermes et de plantes ligneuses. Les analyses des préférences en matière d'habitat ont démontré que le moineau domestique et la tourterelle à collier préféraient principalement les bâtiments, tandis que les moineaux friquets préféraient les fermes à petite échelle. Les habitats arables étaient généralement évités par toutes les espèces étudiées. Sur la base d'associations d'occurrences et d'habitats spécifiques aux espèces, plusieurs mesures de gestion peuvent être adoptées pour soutenir le déclin des populations des espèces étudiées, ainsi que des communautés entières d'oiseaux habitant les environnements urbains.

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Dispersion natale biaisée par le sexe chez les ours bruns d'Hokkaido révélée par l'analyse de l'ADN mitochondrial

La compréhension des schémas de dispersion natale est fondamentale dans l'écologie et la biologie de la conservation des grands carnivores sauvages. Dans cette étude, nous avons utilisé deux approches pour déterminer la variation génétique et les schémas de dispersion des ours bruns dans la péninsule de Shiretoko, à l'est d'Hokkaido, au Japon. La première approche était une analyse génétique à grande échelle. Nous avons analysé les haplotypes de la région de contrôle de l'ADN mitochondrial (ADNmt) de 760 échantillons individuels collectés dans toute la péninsule entre 1998 et 2016. Nous avons détecté sept haplotypes, dont deux confirmés pour la première fois. Chez les femelles, la distribution des haplotypes était géographiquement structurée, tandis que les haplotypes chez les mâles étaient largement distribués dans toute la péninsule. Seuls quelques mâles de la péninsule inférieure avaient des haplotypes qui n'ont pas été détectés dans la péninsule. La deuxième approche était une analyse génétique à l'échelle locale, y compris un échantillonnage focal intensif dans la région de Rusha, une zone spéciale de protection de la faune dans la péninsule. Les proportions d'haplotypes d'ADNmt chez les ours adultes ont été étudiées et comparées entre les sexes. Bien que plus de la moitié des femelles aient le même haplotype, les mâles avaient des haplotypes plus divers, ce qui suggère qu'ils sont venus dans la région de Rusha en provenance d'autres régions. Ainsi, notre étude a révélé que la distribution des haplotypes de l'ADNmt a été maintenue par la philopatrie féminine et que les ours présentent une dispersion biaisée par les mâles. De plus, la péninsule inférieure semble agir comme une zone de contact entre la péninsule et le continent Hokkaido, ce qui est important pour le maintien de la diversité génétique.

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14.3.4. Fonctions conditionnelles¶

Ce groupe contient des fonctions pour gérer les vérifications conditionnelles dans les expressions.

14.3.4.1. CAS¶

CASE est utilisé pour évaluer une série de conditions et renvoyer un résultat pour la première condition remplie. Les conditions sont évaluées séquentiellement et si une condition est vraie, l'évaluation s'arrête et le résultat correspondant est renvoyé. Si aucune des conditions n'est vraie, la valeur de la clause ELSE est renvoyée. De plus, si aucune clause ELSE n'est définie et qu'aucune des conditions n'est remplie, NULL est renvoyé.

LORSQUE état ENSUITE résultat

[ ] marque les composants facultatifs

QUAND condition - Une expression de condition à évaluer

ALORS résultat - Si état évalue à True alors résultat est évalué et renvoyé.

Résultat AUTRE - Si aucune des conditions ci-dessus n'est évaluée à True, alors résultat est évalué et renvoyé.

CASE WHEN "name" IS NULL THEN 'None' END → Renvoie la chaîne 'None' si le champ "name" est NULL

CASE WHEN $area > 10000 THEN 'Grande propriété' WHEN $area > 5000 THEN 'Moyenne propriété' ELSE 'Petite propriété' END → Retourne la chaîne 'Grande propriété' si la zone est supérieure à 10000, 'Moyenne propriété' si la zone se situe entre 5000 et 10000, et 'Petite propriété' pour les autres

14.3.4.2. se fondre¶

Renvoie la première valeur non NULL de la liste d'expressions.

Cette fonction peut prendre n'importe quel nombre d'arguments.

expression - toute expression ou valeur valide, quel que soit son type.

coalesce("fieldA", "fallbackField", 'ERROR') → valeur de fieldA s'il n'est pas NULL sinon la valeur de "fallbackField" ou la chaîne 'ERROR' si les deux sont NULL

14.3.4.3. si¶

Teste une condition et renvoie un résultat différent en fonction de la vérification conditionnelle.

if(condition, result_when_true, result_when_false)

état - la condition qui doit être vérifiée

result_when_true - le résultat qui sera retourné lorsque la condition est vraie ou une autre valeur qui ne se convertit pas en faux.

result_when_false - le résultat qui sera retourné lorsque la condition est fausse ou une autre valeur qui se convertit en faux comme 0 ou ''. NULL sera également converti en false.

if( '', 'C'est vrai (pas vide)', 'C'est faux (vide)' ) → 'C'est faux (vide)'

if( ' ', 'C'est vrai (pas vide)', 'C'est faux (vide)' ) → 'C'est vrai (pas vide)'

14.3.4.4. nullif¶

Renvoie une valeur NULL si valeur1 est égal à valeur2 sinon il renvoie valeur1. Cela peut être utilisé pour substituer conditionnellement des valeurs par NULL.

valeur1 - La valeur qui doit être utilisée ou remplacée par NULL.

valeur2 - La valeur de contrôle qui déclenchera la substitution NULL.

nullif("name", '') → NULL, si nom est une chaîne vide (ou déjà NULL), le nom dans tous les autres cas.

14.3.4.5. regexp_match¶

Renvoie la première position correspondante correspondant à une expression régulière dans une chaîne unicode, ou 0 si la sous-chaîne n'est pas trouvée.

chaîne_entrée - la chaîne à tester par rapport à l'expression régulière

expression régulière - L'expression régulière à tester. Les barres obliques inverses doivent être à double échappement (par exemple, "s" pour correspondre à un espace blanc ou "" pour correspondre à une limite de mot).

regexp_match('QGIS ROCKS','sROCKS') → 5

14.3.4.6. essayer¶

Tente une expression et renvoie sa valeur si elle est sans erreur. Si l'expression renvoie une erreur, une valeur alternative sera renvoyée lorsqu'elle est fournie, sinon la fonction renvoie NULL.

expression - l'expression à exécuter

alternative - le résultat qui sera retourné si l'expression retourne une erreur.

try( to_date( 'invalid_date' ) ) → NULL


Comptage du chevauchement des tampons dans QGIS - Systèmes d'information géographique

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Présence de Dichotomius (dichotomius) centralis (Harold) au Mexique et un nouveau record d'État pour Dichotomius amplicollis (Harold) (Coléoptères : Scarabaeidae : Scarabaeinae)

Eduardo Rafael Chamé-Vázquez, 1 Gibrán Sánchez-Hernández, 2 Erika Roxana Bautista Arredondo 3


Comme rodovias têm sido apontadas como uma das principais causas antrópicas que influenciam na mortalidade da faune silvestre. Aqui, nos investigamos o efeito da paisagem sobre a comunidade de mamíferos atropelados em um trecho de 50 km da rodovia GO-164, sul de Goiás, Brasil. Nós dividimos o trecho em 10 quadrantes de 25 km² cada (unidades amostrais), nos quais obtivemos a abundância, riqueza e composição de mamíferos atropelados em resposta a dois preditores da paisagem: distância para o curso-d'ábertura e percentual de conatura . Encontramos que a riqueza de mamíferos atropelados é maior, quanto menor a distância para o curso-d'água, e que a composição da faune de mamíferos atropelados é influenciada pelo percentual de cobertura de vegetação nativa na paisagem. Concluímos que há uma variação espacial dirigida pelas características da paisagem, que influenciam na ocorrência de atropelamentos de mamíferos.

EFFETS DU PAYSAGE SUR L'ÉLIMINATION DES ROUTE DES MAMMIFÈRES DE MOYENNE ET DE GRANDE TAILLE DANS LE SUD DE GOIÁS, AU BRÉSIL. Les autoroutes ont été identifiées comme l'une des principales causes anthropiques qui influent sur la mortalité de la faune. Ici, nous avons étudié les effets de la structure du paysage sur les espèces de mammifères tués sur les routes dans une section de 50 km de l'autoroute GO-164, dans le sud de Goiás, au Brésil. Nous avons divisé la section de 10 quadrants de 25 km² (unités d'échantillonnage), dans laquelle nous avons mesuré l'abondance, la richesse et la composition des espèces de mammifères tués sur la route en réponse à deux prédicteurs du paysage : la distance à la rivière et le pourcentage de la quantité d'habitat. Nous avons constaté que la richesse des mammifères tués sur les routes est plus élevée plus près de la rivière et que la composition des espèces de mammifères tués sur les routes est affectée par la quantité d'habitat dans le paysage. Nous concluons qu'il existe une variation spatiale entraînée par les caractéristiques du paysage, qui influence l'occurrence de la mortalité routière chez les mammifères.

Mots clés

Texte intégral:

Les références

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Résultats

La phylogénie sans contrainte reconstruite du genre Prie basé sur le COI ( Fig 2 ) résolu Prie oleae comme paraphylétique. Ce modèle est nettement meilleur que lorsque la monophylie de P. oléa échantillons est contraint (2·dansBF = 33,17 avec BI dans [modèle sans contrainte] = -2830.90 et BI dans [modèle alternatif] = -2847,49).

La phylogénie correspond à l'arbre de consensus de la règle majoritaire des arbres échantillonnés dans une analyse bayésienne, et les valeurs de probabilité postérieures sont affichées pour les nœuds principaux (fichiers d'entrée xml disponibles dans le fichier S1). Deux Atemelia espèces ont été utilisées comme exogroupes. Des topologies similaires ont été obtenues à l'aide des méthodes de probabilité maximale et de jointure de voisinage telles qu'implémentées dans Mega 7.0 [19] (figures S1 et S2) et ne seront pas davantage discutées. La fenêtre grise en haut à gauche met en évidence un clade montrant Prie oleae spécimens nichant dans le Prie Fraxinella clade, un résultat inattendu. Prie oleae des échantillons ont été prélevés au Portugal à l'exception de <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"KF560413.1","term_id":"671706050","term_text":"KF560413.1 ">> KF560413.1, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"KF560414.1","term_id":"671706052","term_text":"KF560414.1" >> KF560414.1, et <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"KF560415.1","term_id":"671706054","term_text":"KF560415.1" >> KF560415.1 qui ont été collectés en Tunisie et <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"KF492040.1","term_id":"558477739","term_text":" KF492040.1">> KF492040.1 d'Espagne. Les étiquettes de pointe représentent soit les haplotypes et le nombre de spécimens avec ce même haplotype (détails dans le tableau S2), soit le numéro d'accession GenBank.

Les trois amplicons–COI, nad5 et RpS5– ont été séquencés pour 128 spécimens couvrant des zones d'oliveraies pertinentes au Portugal et leur variabilité (nombre d'haplotypes, de sites polymorphes et d'estimations de la diversité) est présentée dans le tableau 1 . En raison de la non-monophylie observée de Prie oleae ( Fig 2 ), nous présentons les mêmes estimations séparément pour les échantillons nichés dans le clade 1 ou dans le clade 2 ( Tableau 1 ). Les niveaux de diversité nucléotidique pour les amplicons d'ADNmt sont équivalents entre les régions séquencées, le nombre de changements non synonymes étant la moitié des changements synonymes. Une exception à cela est dans le clade 2, où les deux régions mitochondriales se comportent différemment (tableau 1). Le faible nombre d'échantillons analysés pourrait y contribuer. Le fragment du gène nucléaire codant pour la protéine ribosomique S5a (RpS5) montre des nombres presque équivalents de sites non synonymes et synonymes (sauf pour le clade 2, encore une fois, un faible nombre d'échantillons doit être gardé à l'esprit). Considérant l'ensemble de données complet, aucun déséquilibre de liaison n'a été détecté et les statistiques de Tajima D n'étaient pas significatives pour tous les marqueurs, ce qui suggère que ces séquences d'ADN ont évolué de manière aléatoire (neutralité) (tableau 2). Lors de l'analyse du clade 1 et du clade 2 séparément, les statistiques de Tajima pour le marqueur COI mitochondrial sont dans les deux cas significatives (tableau 2).

Tableau 1

COInad5RpS5tous les marqueurs
Nombre de séquences128128128128
Nombre de sites (pb)6206765171813
Nombre d'haplotypes26311985
    Sites polymorphes (S)434122106
    Parcimonie informatif2125854
Nombre total de mutations464122109
   ਌hangements synonymes32271271
    Non-synonyme14141038
Diversité des haplotypes (Hd)0.7540.8910.7330.984
Aver. nucléotide diff. (k)6.2437.4351.85715.536
Diversité nucléotidique (Pi)0.0100.0110.0040.008
Prie oleae Clade 1
Nombre de séquences101101101101
Nombre d'haplotypes23271768
Sites polymorphes (S)23391678
    Parcimonie informatif721735
Nombre total de mutations23391678
   ਌hangements synonymes1627952
    Non-synonyme712726
Diversité des haplotypes (Hd)0.6630.8700.7520.983
Aver. nucléotide diff. (k)1.6984.1761.8277.701
Diversité nucléotidique (Pi)0.0030.0060.0030.004
Prie oleae Clade 2
Nombre de séquences27272727
Nombre d'haplotypes37917
Sites polymorphes (S)12231247
    Parcimonie informatif020323
Nombre total de mutations12221246
   ਌hangements synonymes520833
    Non-synonyme72413
Diversité des haplotypes (Hd)0.1450.6010.5610.869
Aver. nucléotide diff. (k)0.8895.3221.6927.903
Diversité nucléotidique (Pi)0.0020.0080.0030.004

Tableau 2

Les mêmes statistiques sont présentées pour l'ensemble de données fractionné par clade comme identifié dans la figure 2 .

Tajima´s DImportance * ZnSImportance *
Tous Prie oleae séquences (n = 128)
    COI-0.650p = 0,26 [-1,54, 1,94]0.123p = 0,61 [-0,03, 0,34]
    nad5-0.049p = 0,56 [-1,53, 1,88]0.118p = 0,59
[0.04, 0.31]
    RpS5-1.544p = 0,01 [-1,32, 1,57]0.076p = 0,592
[0.03, 0.16]
    Tous les marqueurs-0.660p = 0,19 [-1,19, 1,14]0.062p = 0,297
[0.04, 0.14]
Prie oleae Clade 1 (n = 101)
    COI-1.818p = 0,00 * [-1.36, 1.44]0.018p = 0,00 * [-0.03, 0.16]
    nad5-1.385p = 0,02 [-1,34, 1,42]0.095p = 0,74
[0.04, 0.15]
    RpS5-1.139p = 0,07 [-1,37, 1,66]0.063p = 0,38
[0.03, 0.20]
    Tous les marqueurs-1.589p = 0,00 * [-1.37, 1.66]0.033p = 0,00 *
[0.04, 0.15]
Prie oleae Clade 2 (n = 27)
    COI-2.386p = 0,00 * [-1.45, 1.49]0.834p = 1,00 [0,06, 0,34]
    nad5-0.389p = 0,31 [-1,41, 1,37]0.631p = 1,00
[0.07, 0.27]
    RpS5-1.524p = 0,02 [-1,43, 1,50]0.212p = 0,85
[0.06, 0.33]
    Tous les marqueurs-1.332p = 0,01 [-1,27, 1,35]0.222p = 0,94
[0.08, 0.26]

*valeur p intervalle de confiance à 99 %

Le réseau d'haplotypes a montré une topologie complexe et diversifiée, composée d'un arrangement principal en forme d'étoile avec des satellites et d'un réseau adjacent légèrement plus complexe (Fig 3, les réseaux d'haplotypes partitionnés par gène sont présentés dans S3 Fig). Aucune relation évidente avec l'emplacement d'échantillonnage (Nord, Centre ou Sud) n'est observée, étant le modèle le plus clair provenant des deux P. oléa clades précédemment identifiés dans la figure 2 .

Chaque cercle représente une séquence dont la taille est proportionnelle au nombre d'individus avec une séquence d'haplotype particulière. Les connexions sont des étapes de mutation entre les individus. Les fenêtres grises mettent en évidence le Prie oleae clade 2 (figure 2).

Maxent ENM’s pour les deux clades a montré une bonne capacité prédictive (clade 1, test AUC ± SD = 0,80 ± 0,07 clade 2, test AUC ± SD = 0,86 ± 0,07). Le pourcentage de contribution de chaque prédicteur a montré, comme on pouvait s'y attendre, que la distance aux oliveraies homogènes (> 1 ha) avait la plus grande contribution aux modèles du clade 1 (79,5%) et du clade 2 (87,7%), étant suivi par continentale (sous l'une ou l'autre forme d'index Tableau 3 ). Les indices de chevauchement obtenus pour les modèles de clade 1 et de clade 2 (Schoener’s D = 0,72, Hellinger’s I = 0,94) n'étaient pas inférieurs à la distribution nulle de 300 pseudoréplicats (Schoener’s D x ¯ ± SD = 0,71 ± 0,04,Hellinger’s I x ¯ ± SD = 0,92 ± 0,02), indiquant des modèles de niche identiques.

Tableau 3

L'absence de score de contribution (-) signifie que la variable n'a pas été incluse dans le modèle final de clade respectif.

Description des variablesContribution (%)
groupe 1groupe 2
Distance aux oliveraies homogènes (>ਁ ha)79.587.7
Continentalité simple (Rivas-Martínez�, 2008, 2011)11.6-
Distance à la galerie riveraine5.5-
Température moyenne du mois le plus chaud de l'année1.8-
Densité d'oliveraies au km 2 1.53.2
Indice de continentalité simple-4.8

Matériels et méthodes

Le logiciel R version 3.0.2 a été utilisé pour les analyses numériques et statistiques [27]. QGis [28] a été utilisé pour cartographier les données GPS et de glace de mer. Toutes les procédures de manipulation des oiseaux et les échantillonnages en mer ont été approuvés par le gouvernement du Groenland (Permis N�� et 2014�) et validés par le comité d'éthique de l'Institut polaire français (Permis N° MP/53/06/ 12).

Site de terrain et collecte de données

Travail général de terrain à la colonie

Le travail de terrain a eu lieu à Ukaleqarteq (Kap H཮gh, 70끄’ N, 21뀵’W, Fig 1A), Est du Groenland, entre la mi-juillet et la mi-août 2012 et 2014.

Les oiseaux adultes ont été capturés soit dans le nid à la main, soit sur les rochers entourant le nid à l'aide de pièges à nœud coulant. Chaque oiseau adulte manipulé a été pesé (au gramme près), mesuré (tête et longueur des ailes au millimètre près), muni d'un anneau métallique d'identification individuelle et équipé d'un enregistreur de données (voir ci-dessous 2012 : n = 38 2014 : n = 32). Des oiseaux nicheurs supplémentaires (2012 : n = 27 2014 : n = 88) ont été capturés et mesurés uniquement en suivant la même procédure pour accéder à leur état corporel. Tous les oiseaux ont été relâchés moins de 10 minutes après leur capture. Le statut reproducteur des oiseaux adultes a été déterminé par la présence d'une poche gulaire pleine (une poche sublinguale utilisée pour le transport des proies jusqu'au poussin), d'une zone de couvain ou par la présence d'un poussin au nid. Lorsque les oiseaux avaient une poche gulaire pleine, le régime alimentaire des poussins a été collecté selon Harding et al [20] (2012 : n = 20, 2014 : n = 20). Les petits pingouins n'élèvent qu'un seul poussin et la croissance des poussins a été surveillée. À cette fin, certains nids ont été visités tous les deux jours pour déterminer la date d'éclosion (2012 : n = 24, 2014 : n = 29). Les poussins ont ensuite été pesés tous les deux jours, dès qu'ils avaient plus de 2 jours.

Déploiement de l'enregistreur

Des enregistreurs GPS ou des enregistreurs de température et de profondeur (TDR) ont été attachés dorsalement (GPS) ou ventralement (TDR) aux plumes avec du ruban Tesa ® (Hambourg, Allemagne). Les dispositifs ont été soit retirés lors de la recapture après 3� jours, soit tombés pendant la mue complète qui suit immédiatement la saison de reproduction chez les petits pingouins [29]. Deux types de GPS ont été utilisés : EP-3.3 en 2012 et 2014 (Ecotone, Gdansk, Pologne 40 x 17 x 9 mm, 4,9 g, 3,2% du poids moyen des petits pingouins) et ALLE en 2014 (Ecotone, Gdansk, Pologne 35 x 16 x 12 mm, 4,2 g, 2,9 % du poids moyen du petit pingouin). Les GPS enregistraient les positions à des intervalles de 15 minutes et étaient soit téléchargés à distance à l'aide d'une station de base placée dans la colonie, soit lors de la capture d'oiseaux. En 2014, 3 types de TDR ont été utilisés : DST micro-TD (Star Oddi, Islande 25,4 x 8,3 mm, 3,3 g, 2,2 % du poids moyen des petits pingouins) LUL (CNRS, France, 17 x 9 x 5 mm, 2,2 g , 1,4 % du poids moyen des petits pingouins) et G5 (CEFAS Technology Limited, Lowestoft, Royaume-Uni, 8 x 31 mm, 2,6 g, 1,7 % du poids moyen des petits pingouins). En 2012, seuls les micro-TD DST ont été utilisés. Les intervalles d'échantillonnage pour la pression et la température étaient de 4 s (DST micro-TD), 2 s (G5) ou 1 s (LUL). L'âge des poussins n'était pas connu pour les oiseaux équipés en raison de la difficulté à trouver des nids accessibles et la fréquentation des nids n'était pas surveillée par observation directe pour limiter les perturbations à proximité des nids.

Enquête en mer

Afin d'échantillonner de petites proies de pingouins et d'évaluer la répartition spatiale des oiseaux en quête de nourriture, une enquête en mer a été menée à bord SV Argelvor entre le 16 août 2014, vers la fin de la période d'élevage des poussins. Aucune glace de mer n'a été rencontrée pendant l'ensemble du relevé. Deux transects ont été réalisés, l'un à la latitude de la colonie et l'autre à 0,29° plus au nord, de la côte à 135 km au large. Le long de chaque transect, 10 échantillons de plancton ont été collectés à l'aide d'un filet WP2 (diamètre 57 cm, maillage 100 μm). Des traits de filet verticaux ont été effectués à partir de 50 m de profondeur jusqu'à la surface avec un treuil manuel à vitesse constante (la profondeur maximale moyenne des oiseaux équipés de TDR en 2014 était de 21,1 à 4,2 m, tableau 1B). Cinquante mètres correspondent à la profondeur de plongée maximale que les petits pingouins sont connus pour se nourrir jusqu'à [30]. Une sonde de conductivité et de profondeur de température (CTD modèle YSI 600 XLM, Yellow Spring, Ohio, États-Unis) a été initialement déployée au-dessus du filet mais n'a pas fonctionné. Au lieu de cela, un TDR (G5) a été attaché au filet pour valider les profils de profondeur, mais les données de température n'ont pas pu être utilisées pour détecter les masses d'eau, en raison de la réponse lente du capteur de température par rapport à la vitesse verticale nette. Les échantillons de zooplancton ont été conservés dans de l'éthanol à 70 %.

Les protocoles de comptage des oiseaux ont suivi Karnovsky et al [13]. Tous les oiseaux ont été comptés dans un rayon de 300 m et à un angle de 90 ° par rapport à la proue, sur le côté du bateau avec la meilleure visibilité lorsque le bateau naviguait. Les comptages ont été arrêtés lors des remontées de filets. Toutes les espèces d'oiseaux ont été comptées, mais seules de petites observations de pingouins sont analysées dans cette étude.

Traitement et analyses des données

Données de télédétection sur la banquise

Les concentrations quotidiennes de glace de mer ont été téléchargées à partir du site Web Eumetsat OSI SAF (Eumetsat, 2011, http://osisaf.met.no/). Les données de l'ensemble de données de retraitement de la concentration mondiale de glace de mer, avec une résolution de grille de 12,5 km, ont été utilisées pour la période 1978-20132014 (Fig. 2). Une zone de 150 x 200 km a été déterminée autour de la colonie, qui comprenait toutes les traces GPS de petits pingouins disponibles. Pour chaque année, la concentration moyenne de glace de mer a été calculée pour cette zone entre le 15 juillet et le 15 août. Cette période comprend toute la période d'élevage des poussins de pingouins. Pour plus de clarté, nous avons présenté l'étendue de la glace de mer sur les cartes au lieu des concentrations de glace de mer pour éviter d'utiliser un format raster. Les données quotidiennes sur l'étendue de la glace de mer présentées sur les cartes ont été téléchargées à partir du US National Ice Center (http://www.natice.noaa.gov/products/daily_products.html) et pour chaque carte, nous avons présenté l'étendue quotidienne de la glace le jour pour lequel nous avions plus de pistes enregistrées.

Données de l'enregistreur

Les données GPS ont été analysées selon Jakubas et al. [16] pour déterminer la durée du voyage de recherche de nourriture, la longueur du chemin de recherche de nourriture et pour identifier les positions associées à la recherche de nourriture active ou au repos. Seuls les trajets complets ont été utilisés pour les calculs de longueur de trajet et de durée de trajet. Les zones d'alimentation/de repos ont été définies comme des zones où la vitesse instantanée était de < 10 km.h -1 [16]. Étant donné que le repos et la recherche de nourriture se produisaient à faible vitesse et ne pouvaient pas être distingués, nous n'avons utilisé qu'une seule catégorie pour les deux modèles de comportement, qui sont néanmoins fortement liés puisque des enquêtes antérieures ont montré que les oiseaux en quête de nourriture se reposent en mer à proximité de leurs points d'alimentation (par ex. Fig 4 dans [16]). For each foraging/resting position, we calculated the distance to the colony and the distance to the ice, i.e. the closest distance to the daily 80% sea-ice concentration area, obtained from the sea-ice extent maps of the U.S. National Ice Center. For each year, a kernel density estimation of foraging and resting positions was performed using the �habitatLT’ package in R [31] and a UTM 27N/GR96 projection. The smoothing parameter was calculated with the ad-hoc method and a 75% contour was chosen to represent the core foraging/resting area. Similarities of the foraging areas and the use of the shelf break were respectively quantified with the percentage of overlap between both kernels and between each kernel and the shelf-break area (defined as the area comprised between the 500 and 1500m isobaths).

TDR data were analysed using MultiTrace (Jensen Software Systems, Germany). Dive duration, maximum dive depth and the number of foraging dives per 24h were measured. To compare depth data from different TDR types, we recalibrated them in a pressure chamber. We found that DST micro-TD underestimated real depth and the following correction was therefore applied on depth data before analyses: Depth = 1.0473 * Depth(Star Oddi) + 0.4498 (1).

Zooplankton data

Zooplankton sampled at sea and in gular pouches was identified under a stereo microscope, to the lowest-possible taxonomic level using [32�]. Calanus species were determined with prosome length as follows: individuals were classified by stage, photographed with the microscope-adapted camera and measured with the Image J software (U. S. National Institutes of Health, Maryland, USA). Size thresholds were defined for each stage using the size distribution obtained with our dataset.

To compare species composition between the different at-sea sampling locations, the Bray-Curtis distance was calculated and a classification tree was constructed using Ward’s method in the R package ‘Vegan’ [36,37]. We also calculated the density (individuals per m 3 ) of the 3 Calanus species over the continental shelf, the shelf break and the open ocean.

The linear food selection index (LFSI) was calculated as LFSI = GPje𢄮je, which is the difference between the relative abundance of prey i in the gular pouch GPje, and in the environment Eje [38]. This index ranges between -1 and 1, with positive values indicating preference, and negative or null values indicating avoidance or unavailability. Mean values for LFSI, and their confidence intervals, were obtained by bootstraping 10,000 LFSI values from random GPje et Eje which were assumed to have a normal distribution of observed means and standard deviations.

Chick growth and adult condition

We compared chick growth during the linear growth period (age 4� days, S2 Fig). A linear mixed effect model was used with mass as response variable, chick identity as a random effect and year and chick age as fixed effects. The R package ‘nlme’ was used and a model selection process using AIC was performed to select the most parsimonious model among all possible combinations of factors [39,40]. When the difference of AIC was 𢙂, the model with the smallest degree of freedom was retained (S1 and S2 Tables).

An index of adult body condition was calculated following Harding et al [41]. Mass was corrected with wing length and head-bill length to take bird size into account. The index was calculated for 65 and 120 birds in 2012 and 2014, respectively. An ANCOVA was performed to test differences in residual mass between years.


Acknowledgement

This work is part of a Research Project funded by the Basic Science CONACYT program (project number CB-2012-1-183377). MTR-P thanks CONACYT for the scholarship awarded for the completion of this study and financial support by FORDECYT/193512/2012. We thank Dr. Gerardo Arg࿎llo-Astorga who provided us space and material support for the project’s execution, as well as helpful suggestions, and G. Valkiūnas who granted us access to a lab in the Nature Research Center, Vilnius, Lithuania and provided help interpreting parasite images. All authors thank Carlos Armando, Jachar Arreola and Karina Monzalvo who helped in the field work. The collection of samples was made using a permit granted by SEMARNAT with number FAUT �.

Authors’ contributions

JCC-D, LCV, MTR-P, and LRR, conceived the study, MTR-P, JCC-D and LCV collected samples MTR-P and JCC-D processed samples and generated molecular and sequencing data MTR-P, LRR and JCC-D aligned and analyzed the sequences MTR-P and JCC-D processed and analyzed blood smears MTR-P and JCC-D analyzed the results, MTR-P and JCC-D prepared the manuscript, and all authors reviewed the manuscript and approved the final version.

Competing interests

The authors declare that they have no competing interests.

Ethics statement

All fieldwork was conducted using a bird capture permit issued by SEMARNAT, the Secretariat for Environmental Management and Natural Resources of Mexico (Permit number FAUT-0157). We complied with all Mexican and international regulations required for conducting wildlife research in the field including those from IUCN and CITES. No individuals were harmed during data collection, and all individuals were released on the capture location after samples and measurements were taken.

Additional file

GenBank accession numbers. Sequences 1 to 10 correspond to reference sequences in the NJ cladogram, 11 to 27 correspond to sequences obtained from samples of the canyon towhee (M. fusca) and 28 to 72 are sequences obtained from samples of the house finch (H. mexicanus). Sequences in bold are shown in the NJ cladogram. (CSV 4 kb)


Voir la vidéo: Buffer zone Tampon Qgis (Octobre 2021).